Библиотека Рефераты Курсовые Дипломы Поиск
Библиотека Рефераты Курсовые Дипломы Поиск
сделать стартовой добавить в избранное
Кефирный гриб на сайте www.za4et.net.ru

Компьютеры, Программирование Компьютеры, Программирование

Алгоритмы нейрокибернетики

Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
18 руб
Раздел: Совки
Забавная пачка денег "100 долларов".
Купюры в пачке выглядят совсем как настоящие, к тому же и банковской лентой перехвачены... Но вглядитесь внимательней, и Вы увидите
60 руб
Раздел: Прочее
Фонарь желаний бумажный, оранжевый.
В комплекте: фонарик, горелка. Оформление упаковки - 100% полностью на русском языке. Форма купола "перевёрнутая груша" как у
87 руб
Раздел: Небесные фонарики

Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики Вступление Я занялся разработкой программ комплекса “Искусственный интеллект” потому что ИИ (Искусственный интеллект) – это одна из самых перспективных и быстроразвивающихся областей науки. И в результате работы был создан программный комплекс, в составе которого: Компонент нейронной сети Программа распознавания графических образов на основе компонента НС (Нейронная сеть), способная распознавать графические файлы: Образцы росписей Образцы иконок программ Образцы цифр шрифта AWARD BIOS Компонент экспертной системы Демонстрационная программа к компоненту ЭС (Экспертной системы) Подробная справочная система Проведен ряд экспериментов с нейронной сетью, данные систематизированы. Т.О. программный комплекс содержит возможности построения программ на основе компонентов НС и ЭС, однако чтобы не разбрасываться я предпочел остановиться на Нейронной сети в силу ее наглядности, достаточной сложности и реальной возможности применения. Я намеренно уделил так мало внимания экспертным системам, по моему мнению НС являются гораздо более перспективным направлением в области программирования ИИ. Область применения нейронных сетей В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее решить: отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено достаточное число примеров; проблема характеризуется большими объемами входной информации; данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы. Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения задач классификации, оптимизации и прогнозирования. Ниже приведен перечень возможных промышленных применений нейронных сетей, на базе которых либо уже созданы коммерческие продукты, либо реализованы демонстрационные прототипы. Банки и страховые компании: автоматическое считывание чеков и финансовых документов; проверка достоверности подписей; прогнозирование изменений экономических показателей. Административное обслуживание: автоматическое считывание документов; автоматическое распознавание штриховых кодов. Нефтяная и химическая промышленность: анализ геологической информации; идентификация неисправностей оборудования; разведка залежей минералов по данным аэрофотосъемок; анализ составов примесей; управление процессами. Военная промышленность и аэронавтика: обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация, устранение шума, интерпретация); обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и локализация источников); обработка инфракрасных сигналов (локализация); автоматическое пилотирование. Промышленное производство: управление манипуляторами; управление процессами; обнаружение неисправностей; адаптивная робототехника; Биомедицинская промышленность: анализ рентгенограмм; обнаружение отклонений в ЭКГ. Кроме того, следует добавить, что в последние несколько лет вся информация о нейропрограммах исчезла из средств массовой информации – это говорит об интересах военных в этой области и следовательно перспективности данных проектов.

Нейронные сети - основные понятия и определения В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами: простой обрабатывающий элемент - нейрон; очень большое число нейронов участвует в обработке информации; один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи); изменяющиеся по весу связи между нейронами; массированная параллельность обработки информации. Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного мозга. Поведение искусственной нейронной сети зависит как от значения весовых параметров, так и от функции возбуждения нейронов. Известны три основных вида функции возбуждения: пороговая, линейная и сигмоидальная. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединений которых зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо конкретной задачи, мы должны выбрать, каким образом следует соединять нейроны друг с другом, и соответствующим образом подобрать значения весовых параметров на этих связях. Может ли влиять один элемент на другой, зависит от установленных соединений. Вес соединения определяет силу влияния. Модели нейронных сетей Модель Маккалоха Нейроны имеют состояния 0, 1 и пороговую логику перехода из состояния в состояние. Пороговый вид функции не предоставляет нейронной сети достаточную гибкость при обучении и настройке на заданную задачу. Модель Розенблата Розенблат ввел в модель Маккаллока и Питтса способность связей к модификации, что сделало ее обучаемой. Эта модель была названа персептроном. Первоначально персептрон представлял собой однослойную структуру с жесткой пороговой функцией процессорного элемента и бинарными или многозначными входами. Также слабо формализован метод обучения персептрона. Модель Хопфилда Привлекательность подхода Хопфилда состоит в том, что нейронная сеть для конкретной задачи может быть запрограммирована без обучающих итераций. Веса связей вычисляются на основании вида функции энергии, сконструированной для этой задачи. Модель сети с обратным распространением Способом обратного распространения (back propoga io ) называется способ обучения многослойных НС. В таких НС связи между собой имеют только соседние слои, при этом каждый нейрон предыдущего слоя связан со всеми нейронами последующего слоя (рис. на стр. I) . Нейроны обычно имеют сигмоидальную функцию возбуждения. Первый слой нейронов называется входным и содержит число нейронов соответствующее распознаваемому образу. Последний слой нейронов называется выходным и содержит столько нейронов, сколько классов образов распознается. Между входным и выходным слоями располагается один или более скрытых (теневых) слоев. Определение числа скрытых слоев и числа нейронов в каждом слое для конкретной задачи является неформальной задачей. Принцип обучения такой нейронной сети базируется на вычислении отклонений значений сигналов на выходных процессорных элементах от эталонных и обратном "прогоне" этих отклонений до породивших их элементов с целью коррекции ошибки.

Еще в 1974 году Поль Дж. Вербос изобрел значительно более эффективную процедуру для вычисления величины, называемой производной ошибки по весу, когда работал над своей докторской диссертацией в Гарвардском университете. Процедура, известная теперь как алгоритм обратного распространения, стала одним из наиболее важных инструментов в обучении нейронных сетей. Однако этому алгоритму свойственны и недостатки, главный из которых - отсутствие сколько-нибудь приемлемых оценок времени обучения. Понимание, что сеть в конце концов обучится, мало утешает, если на это могут уйти годы. Тем не менее, алгоритм обратного распространения имеет широчайшее применение. Например, успех фирмы EC в распознавании букв, был достигнут именно благодаря алгоритму обратного распространения. Мой пример и является сетью с обратным распространением. Этот метод является достаточно сложным и очень наглядным, поэтому я остановлюсь на нём подробнее. Реализация нейросети Моя нейросеть является программной реализацией, ее параметры зависят от конкретной решаемой задачи и возможностей компьютера. Для моей демонстрационной задачи оказалось вполне достаточно двухслойной (без скрытых слоев) сети, однако вполне допустимо усложнять сеть, подгоняя под текущую работу. Программа распознавания подписей. Для своей сети я использовал алгоритм обратного распространения, и подробнее расскажу, как сеть обучается и распознаёт примеры, на основе демонстрационной программы распознавания 10 сканированных росписей. Программа состоит из двух частей : Алгоритм подготовки цифрового образа. Алгоритмы обучения и распознавания этого образа. Алгоритм подготовки цифрового образа. На рисунке (рис. на стр. II) представлена матрица с росписью формата 125х85. Образцами послужили росписи некоторых людей, впоследствии отсканированные и приведенные к одинаковому размеру. Преобразование матрицы происходит следующим образом: Предположим во входном слое нейросети 210 нейрона. Тогда необходимо преобразовать двумерную матрицу в одномерную с 210 элементами, которую мы будем называть цифровым образом (Можно наоборот подогнать под пример число нейронов – зависит от вкуса и от возможностей компилятора). Я считаю сумму закрашенных точек по столбцам, умножаю на определяемый коэффициент и записываю получившееся число в нужный элемент массива, затем то же самое проделываю со строками, и записываю в остальные элементы массива. Получаю одномерный массив размером , т.е. в данном случае – 210. Программа распознаёт пример, записанный в файл SAMPLE.BMP, который преобразуется по ТАКОМУ ЖЕ алгоритму. Вполне допустимо создать какой-либо свой алгоритм преобразования. Так же есть демонстрация распознавания иконок к различным программам – нейросеть опознаёт пример и выдаёт имя программы. Преобразование матрицы производится по такому же алгоритму, что и для чисел, однако во входном слое нейросети используется уже 64 нейрона (формат иконки – 32х32). Программа распознавания 10 образов цифр может послужить основой программы распознавания текстов (что-то типа Fi eReader). Алгоритмы обучения и распознавания этого образа.

Причем за основу берут три уровня знаний - критический, достаточный, оптимальный. В каждое задание для такого вида модулей включены структурные элементы научных знаний, подлежащих усвоению, и определен вид деятельности по их использованию. Контрольные задания для модулей, построенных на деятельностной основе, предусматривают количественную оценку уровня сформированных умений, позволяющих выполнять конкретную деятельность в целом, входящие в нее отдельные действия и операции. Критический уровень сформированности умения соответствует уровню выполнения студентом операций, отдельных действий и деятельности в целом только по заданному алгоритму. Достаточный уровень - уровень самостоятельного выполнения операций, отдельных действий и деятельности в целом при отсутствии готового алгоритма. Педагогическое проектирование и педагогические технологии Оптимальный уровень - уровень полностью осознанного выполнения операций, отдельных действий и деятельности в целом. Контрольные задания для модулей, сочетающих знания и умения, соответственно базируются на двух последних принципах

1. Разработка алгоритмов контроля и диагностики системы управления ориентацией космического аппарата

2. Алгоритмы экономической (кадастровой) оценки городских земель и территориально-экономического зонирования

3. Управление потоками данных в параллельных алгоритмах вычислительной линейной алгебры

4. Информационные потоки в ЭВМ. Алгоритм работы процессора

5. Алгоритмы сортировки

6. Разработка алгоритмов и программ выполнения операций над последовательными и связанными представлениями структур данных
7. Циклические алгоритмы
8. Понятие алгоритма, его свойства. Описание алгоритмов с помощью блок схем на языке Turbo Pascal

9. Разработка системы задач (алгоритмы-программы) по дискретной математике

10. Применение метода частотных диаграмм к исследованиям устойчивости систем с логическими алгоритмами управления

11. Алгоритм компактного хранения и решения СЛАУ высокого порядка

12. Алгоритмы и протоколы маршрутизации

13. Практика перевода числа из одной системы счисления в другую + блок-схема алгоритма определения наименьшего числа

14. Разработка средств оценки эффективности алгоритмов поиска и обнаружения целей прицельных радиоэлектронных комплексов

15. Алгоритмы и методы компоновки, размещения и трассировки радиоэлектронной аппаратуры

16. Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов

Кольцедержатель "Дерево с оленем", большой, черный.
Стильный аксессуар в виде фигурки оленя с ветвящимися рогами – держатель для украшений, - выполнен из прочного пластика двух классических
494 руб
Раздел: Подставки для украшений
Кукла "Принцесса Золушка" с развевающейся юбкой.
Кукла-принцесса Золушка с развевающейся юбкой - невероятно интересная и эффектная игрушка для всех поклонниц знаменитых Disney Princess!
673 руб
Раздел: Золушка
Набор детской складной мебели Ника "Азбука" (КУ2).
Для детей от 3-7 лет. Стол 580х600х450 мм. Стул мягкий: высота до сиденья 320 мм, высота со спинкой 570 мм. Сиденье: 300х280 мм. В наборе:
1444 руб
Раздел: Наборы детской мебели

17. Генетический алгоритм

18. Применение рекурсии в алгоритмах с возвратом. Файловый тип. Ввод/вывод

19. Модель управления конфликтными потоками в классе алгоритмов

20. Методы и алгоритмы построения элементов систем статистического моделирования

21. Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки на плоскости

22. Интуитивное понятие алгоритма и его свойств
23. Градиентный алгоритм для систем независимости с отрицательными весами
24. Место цифровой рентгенографии в современном алгоритме лучевой диагностики

25. Принципы и особенности составления лекарственных алгоритмов

26. Алгоритм иммуногематологического исследования женщин во время беременности

27. Алгоритмы выполнения манипуляций

28. Алгоритм развития для науки

29. Об алгоритмах самоорганизации в задаче синтеза информационных технологий обработки сигналов

30. Способ устойчивого решения неустойчивых задач и его алгоритм

31. Системный подход и алгоритм управления подготовкой студентов к духовно-просветительской деятельности

32. Алгоритмы трассировки

Органайзер для зубных щеток "EasyStore", бело-голубой (большой).
Этот универсальный органайзер для большой семьи был создан с учётом всех особенностей хранения средств для поддержания гигиены полости
1450 руб
Раздел: Подставки, футляры для зубных щеток
Качели детские деревянные "Гномик".
Качели можно использовать как на улице, так и в помещении. Нейлоновые веревки крепятся с помощью удобных колец и с легкостью выдерживают
469 руб
Раздел: Качели, кресла-качалки, шезлонги
Стул детский Ника "СТУ3" складной, мягкий (рисунок: машинки).
Особенности: - стул складной; - предназначен для детей от 3 до 7 лет; - металлический каркас; - на ножках стула установлены пластмассовые
562 руб
Раздел: Стульчики

33. Алгоритм создания сценария рекламного радиоролика

34. Составление алгоритма расчета расхода сырья верхних трикотажных изделий

35. Образ государства как алгоритм политического поведения

36. Типовой алгоритм составления бюджета

37. СППР фінансового аналізу на базі алгоритмів нечіткої логіки

38. Постановка и разработка алгоритма решения задачи Учёт основных средств
39. Алгоритм и программа
40. Алгоритм удаления циклов в графе вертикальных ограничений задачи трассировки многослойного канала

41. Генетические алгоритмы

42. Алгоритм определения динамических характеристик гидроупругих систем для управления гидросооружениями

43. Формализация понятия алгоритма

44. Анализ алгоритма вируса

45. Быстрые алгоритмы сортировки

46. Конфигурирования программного обеспечения алгоритма OSPF на маршрутизаторе

47. Разработка алгоритмов и диалоговых программ автоматизированного формирования

48. «Процессный» алгоритм

Деревянная игрушка "Набор для обучения".
Отличная игрушка для малыша. Способствует развитию мелкой моторики, логического мышления, координации движений.
749 руб
Раздел: Счетные наборы, веера
Интеллектуальная игра "Кубики для всех".
Представляем Вам игру "Кубики для всех" производства фирмы "Световид". Как же в нее играть, чтобы игра приносила
546 руб
Раздел: Развивающие игры с кубиками
Набор фломастеров (6 цветов).
Набор фломастеров для декорирования различных поверхностей. Яркие цвета. Проветриваемый и защищенный от деформации колпачок. Помогают
453 руб
Раздел: До 6 цветов

49. Максимальное ускорение алгоритма поиска

50. Алгоритм сжатия видео: рецепторы как кодировщики

51. Разработка методов исследования характеристик генетического алгоритма распределе-ния цепей по слоям в МСМ

52. Алгоритмы поиска в тексте

53. Анализ алгоритма вируса

54. Реализация алгоритма на ЭВМ
55. Перспективы развития и использования асимметричных алгоритмов в криптографии
56. Реализация алгоритма обработки данных

57. Особенности реализации машинно-ориентированных алгоритмов расчета частотных характеристик канала воздействия

58. Некоторые особенности реализации алгоритма защиты программного обеспечения от нелегального использования

59. Структуры данных и алгоритмы

60. Непрерывные генетические алгоритмы

61. Интуитивное понятие алгоритма и его свойств

62. Эффективный алгоритм обращения матрицы Вандермонда

63. Алгоритм действий по управлению конфликтом

64. Алгоритм разработки и реализации федеральных целевых программ по развитию проблемных регионов России

Именная кружка с надписью "Любимый папа".
Предлагаем вашему вниманию готовое решения для подарка по любому поводу – именная кружка. Кружка изготовлена из керамики, в нежной
434 руб
Раздел: Кружки
Глобус с подсветкой "Физико-политический", 320 мм.
Невероятно удобный физико-политический глобус с подсветкой отлично подойдет и для домашнего пользования, и как учебный инвентарь в школах.
1068 руб
Раздел: Глобусы
Папка для чертежей "Городская площадь", А3.
Папка для чертежей и рисунков, с ручками. Формат: А3. Материал: пластик. Застежка: на молнии.
441 руб
Раздел: Папки-портфели, папки с наполнением

65. Алгоритм нейтрализации замечаний и возражений

66. Алгоритм и сравнительная характеристика использования векселей и складских средств при коммерческом кредитовании

67. Алгоритм вибору найкращого варіанту гнучкої виробничої системи

68. Алгоритм и его структура

69. Алгоритм программы "Плановая численность производственных рабочих"

70. Алгоритм формирования ключей в процессе функционирования DES
71. Алгоритми шифрування інформації
72. Алгоритмічні мови програмування: мова С

73. Алгоритмы и блок-схемы

74. Алгоритмы и структуры данных. Программирование в Cи

75. Алгоритмы на графах. Независимые и доминирующие множества

76. Алгоритмы поиска остовного дерева Прима и Крускала

77. Алгоритмы поиска подстроки в строке

78. Алгоритмы сжатия данных

79. Алгоритмы сортировки, поиска кратчайшего пути в графе и поиска покрытия, близкого к кратчайшему

80. Анализ алгоритмов нечисленной обработки данных

Пазл "Животные Сибири и Дальнего Востока", 55 деталей.
Новый увлекательный пазл от Larsen Животные Сибири и Дальнего Востока обязательно понравится детям и познакомит их с обитателями разных
548 руб
Раздел: Пазлы в рамке
Точилка механическая, с механизмом автофиксации карандаша.
Большая настольная точилка для карандашей в цветном пластиковом корпусе, с удобной рукояткой и объемным прозрачным контейнером для
695 руб
Раздел: Точилки
Набор маркеров, металлик, 5 цветов.
Высокое качество, выдерживают сильный нажим. Защита от высыхания чернил, долгий срок службы. Ширина линии: 1-2 мм. В наборе: 5
457 руб
Раздел: Для творчества, рисования

81. Зображення плакатів у MSVisio та будування блок-схем алгоритмів

82. Использование современных симметрических (DES) и асимметрических (RSA) алгоритмов шифрования

83. Лисп-реализация алгоритма кодирования информации RSA

84. Методы и алгоритмы компьютерного решения дифференциальных уравнений

85. Принципы разработки алгоритмов и программ для решения прикладных задач

86. Программирование на Delphi с алгоритмами и кодами
87. Програмна реалізація криптографічного алгоритму RC5
88. Проектування керуючих автоматів Мура та Мілі за заданою граф-схемою алгоритму

89. Разработка алгоритма работы интеллектуальной информационной системы "Расчет меню"

90. Реализация алгоритма обратной трассировки лучей для моделей с большим числом полигонов

91. Розробка алгоритмів та складання програм на мові програмування MS VisualBasic for Application

92. Сжатие речи на основе алгоритма векторного квантования

93. Способы описания алгоритма. Виды операторов

94. Структуры данных и алгоритмы

95. Технологія ATM та алгоритм RED

96. Шифрование и дешифрование данных при помощи симметричных криптографических алгоритмов

Пелёнка-кокон "Карапуз" на липучке.
Пеленка-кокон для пеленания с удлиненными краями, оснащенными липучками. Дарит чувство комфорта и безопасности новорожденному малышу,
419 руб
Раздел: Пелёнки
Асборн - карточки. Готовимся к школе.
Набор из 50 двусторонних многоразовых карточек. Вас ждут задания для подготовки к школе, игры, головоломки, задачки на внимательность,
389 руб
Раздел: Внимание, память, логика
Жидкое средство для стирки AQA baby, 1500 мл.
Разработано специально для детского белья - с первых дней жизни. Содержит энзимы – высокоэффективные натуральные компоненты, усиливающие
331 руб
Раздел: Для стирки детских вещей

97. Генетический алгоритм

98. Динамическое программирование, алгоритмы на графах

99. Алгоритм решения задач


Поиск Рефератов на сайте za4eti.ru Вы студент, и у Вас нет времени на выполнение письменных работ (рефератов, курсовых и дипломов)? Мы сможем Вам в этом помочь. Возможно, Вам подойдет что-то из ПЕРЕЧНЯ ПРЕДМЕТОВ И ДИСЦИПЛИН, ПО КОТОРЫМ ВЫПОЛНЯЮТСЯ РЕФЕРАТЫ, КУРСОВЫЕ И ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ. 
Вы можете поискать нужную Вам работу в КОЛЛЕКЦИИ ГОТОВЫХ РЕФЕРАТОВ, КУРСОВЫХ И ДИПЛОМНЫХ РАБОТ, выполненных преподавателями московских ВУЗов за период более чем 10-летней работы. Эти работы Вы можете бесплатно СКАЧАТЬ.